Аператыўнае навучанне/праектаванне: навучыцца размаўляць з ІІ

• аўтар:
• імя аўтара

  Quantumrun Foresight
• Сакавік 11, 2024

Кароткі агляд

Навучанне, заснаванае на падказках, трансфармуе машыннае навучанне (ML), дазваляючы адаптаваць вялікія моўныя мадэлі (LLM) без працяглага перападрыхтоўкі праз старанна распрацаваныя падказкі. Гэта новаўвядзенне паляпшае абслугоўванне кліентаў, аўтаматызуе задачы і стварае магчымасці кар'ернага росту ў галіне аператыўнага праектавання. Доўгатэрміновыя наступствы гэтай тэхналогіі могуць уключаць у сябе паляпшэнне дзяржаўных паслуг і сувязі, а таксама пераход прадпрыемстваў да аўтаматызаваных стратэгій.

Аператыўнае навучанне/інжынерны кантэкст

Аператыўнае навучанне стала стратэгіяй машыннага навучання (ML), якая змяніла гульню. У адрозненне ад традыцыйных метадаў, гэта дазваляе вялікім моўным мадэлям (LLM), такім як GPT-4 і BERT, адаптавацца да розных задач без працяглага перападрыхтоўкі. Гэты метад дасягаецца з дапамогай старанна распрацаваных падказак, неабходных для перадачы ведаў аб вобласці ў мадэль. Якасць падказкі істотна ўплывае на выхад мадэлі, што робіць аператыўнае праектаванне найважнейшым навыкам. Апытанне McKinsey па ІІ у 2023 годзе паказвае, што арганізацыі карэктуюць свае стратэгіі найму з улікам генератыўных мэтаў ІІ, з прыкметным павелічэннем колькасці аператыўных інжынераў (7% рэспандэнтаў, якія выкарыстоўваюць ІІ).

Асноўная перавага аператыўнага навучання заключаецца ў яго здольнасці дапамагаць прадпрыемствам, якія не маюць доступу да вялікай колькасці пазначаных даных або працуюць у даменах з абмежаванай даступнасцю даных. Аднак праблема заключаецца ў распрацоўцы эфектыўных падказак, якія дазваляюць адной мадэлі дасягнуць поспеху ў некалькіх задачах. Стварэнне гэтых падказак патрабуе глыбокага разумення структуры і сінтаксісу і ітэрацыйнага ўдакладнення.

У кантэксце ChatGPT OpenAI аператыўнае навучанне важна для атрымання дакладных і адпаведных кантэксту адказаў. Забяспечваючы старанна складзеныя падказкі і ўдасканальваючы мадэль на аснове ацэнкі чалавекам, ChatGPT можа задаволіць шырокі спектр запытаў, ад простых да вельмі тэхнічных. Такі падыход памяншае неабходнасць ручнога прагляду і рэдагавання, эканомячы каштоўны час і намаганні для дасягнення жаданых вынікаў.

Разбуральнае ўздзеянне

Па меры таго, як аператыўная тэхніка працягвае развівацца, людзі будуць узаемадзейнічаць з сістэмамі на базе штучнага інтэлекту, якія забяспечваюць больш адпаведныя кантэксту адказы. Гэта можа палепшыць абслугоўванне кліентаў, персаналізаваны кантэнт і эфектыўны пошук інфармацыі. Паколькі людзі ўсё больш разлічваюць на ўзаемадзеянне, якое кіруецца штучным інтэлектам, ім можа спатрэбіцца стаць больш праніклівымі ў распрацоўцы падказак для дасягнення жаданых вынікаў, удасканальваючы свае навыкі лічбавай камунікацыі.

Для кампаній прыняцце аператыўнага навучання можа прывесці да большай эфектыўнасці розных аспектаў бізнес-аперацый. Чат-боты і віртуальныя памочнікі на базе штучнага інтэлекту стануць больш дасведчанымі ў разуменні запытаў кліентаў, аптымізацыі падтрымкі і ўзаемадзеяння з кліентамі. Акрамя таго, аператыўнае праектаванне можа быць выкарыстана ў распрацоўцы праграмнага забеспячэння, аўтаматызацыі задач кадавання і скарачэнні ручных намаганняў. Кампаніям, магчыма, спатрэбіцца інвеставаць у навучанне аператыўных інжынераў, каб выкарыстоўваць увесь патэнцыял гэтай тэхналогіі, і ім таксама можа спатрэбіцца адаптаваць свае стратэгіі да новых магчымасцей генератыўных сістэм штучнага інтэлекту.

На дзяржаўным фронце доўгатэрміновы ўплыў аператыўнага навучання можа выявіцца ў паляпшэнні дзяржаўных паслуг, асабліва ў галіне аховы здароўя і кібербяспекі. Дзяржаўныя ўстановы могуць выкарыстоўваць сістэмы штучнага інтэлекту для апрацоўкі велізарных даных і прадастаўлення больш дакладнай інфармацыі і рэкамендацый. Больш за тое, калі штучны інтэлект развіваецца праз аператыўнае навучанне, урадам можа спатрэбіцца інвеставаць у адукацыю і даследаванні штучнага інтэлекту, каб заставацца на пярэднім краі гэтай тэхналогіі. 

Наступствы аператыўнага навучання/праектавання

Больш шырокія наступствы хуткага навучання/праектавання могуць уключаць: 

• Попыт на аператыўных інжынераў расце, ствараючы новыя перспектывы кар'ернага росту ў гэтай галіне і развіваючы вопыт у распрацоўцы эфектыўных падказак для сістэм штучнага інтэлекту.
• Аператыўнае навучанне дазваляе сістэмам аховы здароўя больш эфектыўна апрацоўваць медыцынскія даныя, што прыводзіць да паляпшэння рэкамендацый па лячэнні і вынікаў аховы здароўя.
• Кампаніі пераходзяць да стратэгій, якія кіруюцца дадзенымі, аптымізуюць распрацоўку прадукту, маркетынг і ўзаемадзеянне з кліентамі праз аператыўнае праектаванне, што можа парушыць традыцыйныя бізнес-мадэлі.
• Урады выкарыстоўваюць сістэмы на базе штучнага інтэлекту, створаныя з дапамогай аператыўнай інжынерыі, для больш хуткай і персаналізаванай камунікацыі з грамадзянамі, што патэнцыйна можа прывесці да большага палітычнага ўдзелу.
• Арганізацыі і ўрады выкарыстоўваюць аператыўныя інжынерныя сродкі для ўзмацнення мер кібербяспекі, дапамагаючы абараніць канфідэнцыяльныя даныя і важную інфраструктуру.
• Аператыўнае праектаванне дапамагае аўтаматызаваць аналіз даных і справаздачнасць, павышаючы дакладнасць і своечасовасць фінансавай інфармацыі для кампаній і інвестараў.

Пытанні для разгляду

• Як вы можаце выкарыстоўваць аператыўную тэхніку для паляпшэння ўзаемадзеяння з сістэмамі штучнага інтэлекту ў штодзённым жыцці?
• Якія патэнцыйныя магчымасці для кар'ернага росту могуць узнікнуць у хуткай інжынерыі і як да іх падрыхтавацца?